【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于人工智能，具體涉及一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統。通過多模塊協同工作，實現復雜問題的分層分析和動態優化，適用于廣泛的技術和管理場景。
技術介紹
1、當前ai大模型對話技術在精準性、邏輯性和適應性方面存在局限性，用戶輸入的依賴性較高，同時缺乏動態調整能力。尤其在專業領域問題中，現有技術難以提供高效的跨領域解決方案。例如，模糊或不準確的描述可能導致ai生成的結果偏離用戶預期。
技術實現思路
1、本專利技術目的在于針對現有技術的不足，提出一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，通過自然語言與軟件語言的動態適配、提示語模塊、引導詞模塊、動態反饋機制、模擬角色機制和領域專家模式，實現從用戶輸入到優化解決方案輸出的全流程閉環優化。
2、本專利技術的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，該系統包括以下模塊：
3、自然語言與軟件語言動態適配模塊：用于將用戶輸入的自然語言和軟件語言結合，生成邏輯化的操作流程模板，通過動態建模方式生成與用戶需求一致的推理路徑；
4、提示語模塊：用于解析用戶輸入的主題、內容描述、目標需求和背景信息，分別生成相關的提示語，得到結構化問題描述；
5、引導詞模塊：用于基于提示語模塊生成的提示語，動態生成引導詞，通過提示語激發ai大模型反應，并通過引導詞動態調整推理路徑；
6、模擬角色模塊：用于根據用戶需求動態生成相應
的
7、動態反饋模塊：用于基于多輪交互，實時調整引導詞邏輯和推理路徑；
8、領域專家模式模塊：用于基于
關鍵詞觸發，生成相關
專業化動態解決方案；
9、多版本適配模塊：用于動態啟用和調整提示語模塊、引導詞模塊及反饋模塊功能，結合邏輯流的操作流程模板，為多種用戶提供對應需求的適配版本方案。
10、進一步地，自然語言與軟件語言動態適配模塊通過語義分析和邏輯建模技術生成邏輯化操作流程模版，使用自然語言處理技術分析用戶輸入，并基于管理邏輯，根據任務的優先級、復雜性和資源需求，智能地調整資源分配，優化推理路徑和計算效率。
11、進一步地，提示語模塊通過語義解析提取關鍵實體、邏輯關系和上下文語義，為引導詞模塊提供高質量輸入。
12、進一步地，引導詞模塊結合提示語prompt+引導詞steering技術，根據用戶輸入的自然語言或任務描述，實時生成多層次引導詞，并實時優化ai大模型的推理路徑；引導詞基于模型內部推理邏輯和外部用戶需求動態調整，確保生成輸出與用戶預期最小化偏差。
13、進一步地，模擬角色模塊支持生成包括技術分析師、優化顧問和市場分析師，并通過協作邏輯分擔任務。
14、進一步地，動態反饋模塊能夠基于用戶反饋生成優化建議，包括用戶輸入偏差檢測、輸出質量優化和推理路徑動態調整，并支持多輪迭代直至滿足目標需求。
15、進一步地，領域專家模式模塊整合關鍵詞觸發和資源調用邏輯以及角色協作機制，為特定領域生成專業化動態解決方案，并持續優化資源路徑與邏輯。
16、進一步地，多版本適配模塊支持動態調整功能模塊，滿足普通用戶、技術用戶和企業用戶的對應需求。
17、進一步地，支持開放式功能擴展，通過自定義提示語和引導詞邏輯進一步優化模塊性能。
18、進一步地，提示語模塊與引導詞模塊的結合通過邏輯優化算法實現ai大模型資源的高效調用。本專利技術的有益效果：
19、1.提示語+引導詞結合設計：首次實現從“激發反應”到“引導推理”的動態交互轉型，并通過術語錨點功能提升語義聚焦性。
20、2.動態反饋與交互優化：通過實時調整實現多輪方案優化，逐步接近用戶目標。
21、3.模擬角色機制：通過虛擬角色分工協作完成多維度分析任務，顯著提升復雜問題解決能力。
22、4.領域專家模式：通過關鍵詞觸發和資源調用，實現深度領域支持與動態優化，支持跨領域協作。
23、5.邏輯流程與語義錨點結合：確保復雜問題的邏輯性和操作性，提升ai思考力的利用效率。
24、6.自然語言與軟件語言結合：形成統一框架，滿足多樣化場景需求。基于自然語言+編程語言+專業術語動態建模方式的詳細描述，展示了本專利技術技術在降低用戶門檻、提升ai模型效能及其廣泛應用中的技術優勢。
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1.一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，該系統包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，自然語言與軟件語言動態適配模塊通過語義分析和邏輯建模技術生成邏輯化操作流程模版，使用自然語言處理技術分析用戶輸入，并基于管理邏輯，根據任務的優先級、復雜性和資源需求，智能地調整資源分配，優化推理路徑和計算效率。
3.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，提示語模塊通過語義解析提取關鍵實體、邏輯關系和上下文語義，為引導詞模塊提供高質量輸入。
4.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，引導詞模塊結合提示語Prompt+引導詞Steering技術，根據用戶輸入的自然語言或任務描述，實時生成多層次引導詞，并實時優化AI大模型的推理路徑；引導詞基于模型內部推理邏輯和外部用戶需求動態調整，確保生成輸出與用戶預期最小化偏差。
5.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話
6.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，動態反饋模塊能夠基于用戶反饋生成優化建議，包括用戶輸入偏差檢測、輸出質量優化和推理路徑動態調整，并支持多輪迭代直至滿足目標需求。
7.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，領域專家模式模塊整合關鍵詞觸發和資源調用邏輯以及角色協作機制，為特定領域生成專業化動態解決方案，并持續優化資源路徑與邏輯。
8.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，多版本適配模塊支持動態調整功能模塊，滿足普通用戶、技術用戶和企業用戶的對應需求。
9.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，支持開放式功能擴展，通過自定義提示語和引導詞邏輯進一步優化模塊性能。
10.根據權利要求1所述的一種基于AI大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，提示語模塊與引導詞模塊的結合通過邏輯優化算法實現AI大模型資源的高效調用。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，該系統包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，自然語言與軟件語言動態適配模塊通過語義分析和邏輯建模技術生成邏輯化操作流程模版，使用自然語言處理技術分析用戶輸入，并基于管理邏輯，根據任務的優先級、復雜性和資源需求，智能地調整資源分配，優化推理路徑和計算效率。
3.根據權利要求1所述的一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，提示語模塊通過語義解析提取關鍵實體、邏輯關系和上下文語義，為引導詞模塊提供高質量輸入。
4.根據權利要求1所述的一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，引導詞模塊結合提示語prompt+引導詞steering技術，根據用戶輸入的自然語言或任務描述，實時生成多層次引導詞，并實時優化ai大模型的推理路徑；引導詞基于模型內部推理邏輯和外部用戶需求動態調整，確保生成輸出與用戶預期最小化偏差。
5.根據權利要求1所述的一種基于ai大模型的人機協作對話策略及動態建模系統，其特征在于，模擬角色模塊支持生成...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉佳榮，陶一劉，劉夢珺，
申請(專利權)人：杭州富斯水力流體科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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